Mi pr¨¦stamo para ti, tus datos para m¨ª

Entre las muchas promesas sobrevaloradas hechas por los predicadores del big data,la de la posibilidad de que un d¨ªa se pueda proporcionar pr¨¦stamos ¡ªe historiales de cr¨¦dito¡ª a millones de personas que hoy no tienen acceso a ellos parece realmente veros¨ªmil. Pero ?qu¨¦ precio ¡ªen t¨¦rminos de intimidad y de libre voluntad (por no hablar de los exorbitantes tipos de inter¨¦s)¡ª tendr¨¢n que pagar esos nuevos prestatarios?

En un pasado no tan lejano, la ausencia de datos v¨¢lidos y fiables sobre los solicitantes sin historial de cr¨¦dito no les daba a los bancos otra opci¨®n que la de catalogarlos como apuestas de alto riesgo. Como resultado, o bien los pr¨¦stamos que se les ofrec¨ªan ten¨ªan unos tipos prohibitivamente altos o sus solicitudes eran rechazadas.

Gracias a la proliferaci¨®n de las redes sociales y de aparatos inteligentes, Silicon Valley est¨¢ inundado de datos. Aunque ese hecho no tiene una obvia conexi¨®n con las finanzas, hay parte de ¨¦l que puede utilizarse para hacer certeras predicciones sobre el tipo de vida y la sociabilidad de cada usuario. Como consecuencia de ello, una nueva generaci¨®n de empresas expertas en datos est¨¢ empezando a hacer uso de algoritmos que criban esos datos para separar a los prestatarios dignos de confianza de los probables incumplidores y, en consecuencia, poder valorar sus pr¨¦stamos.

Algunas, como Lenddo, con base en Hong Kong, y que actualmente opera en Filipinas y Colombia, lo hace escudri?ando las conexiones de los solicitantes con Facebook y Twitter. La clave para tener ¨¦xito en conseguir un pr¨¦stamo de Lenddo es tener un pu?ado de individuos de toda confianza en tus redes sociales; si ellos pueden responder por ti y se te concede el pr¨¦stamo, tus amigos escogidos tambi¨¦n recibir¨¢n actualizaciones sobre el progreso de tus reembolsos (anteriormente, Lenddo incluso amenazaba con notificarles ¡ªejerciendo as¨ª una m¨¢xima presi¨®n de grupo¡ª si ten¨ªas problemas en devolver el pr¨¦stamo).

De un modo similar, la estadounidense LendUp, que concede pr¨¦stamos a corto plazo con altos tipos de inter¨¦s y que da opci¨®n a sus clientes actuales a acceder despu¨¦s a paquetes m¨¢s atractivos a largo plazo, comprueba la actividad en las redes sociales para asegurarse de que los datos objetivos proporcionados en el formulario de solicitud online concuerdan con lo que puede deducirse de Facebook y Twitter.

Las redes sociales y el consumo ofrecen fotos completas de lo que hacemos y queremos

Las redes sociales son solo la punta del iceberg. Wonga, una empresa online de pr¨¦stamos r¨¢pidos muy ambiciosa, con base en Londres, incluso tiene en cuenta el momento del d¨ªa y el modo en que un solicitante navega por el sitio web para decidir si le conceden un pr¨¦stamo (rechazan a dos de cada tres de los que lo solicitan por primera vez). Kreditech, una compa?¨ªa alemana que trata de ofrecer la ¡°calificaci¨®n crediticia como servicio¡±, observa 8.000 indicadores, tales como ¡°datos de localizaci¨®n (GPS, microgeogr¨¢ficos), gr¨¢fico social (gustos, amigos, colocaci¨®n, puesto), an¨¢lisis de comportamiento (movimiento y duraci¨®n en la p¨¢gina web), h¨¢bitos de compra por comercio electr¨®nico de la gente y datos instrumentales (aplicaciones instaladas, sistemas operativos)¡±.

Aquellos que no tengan tel¨¦fonos inteligentes ni Twitter no deben desesperarse. Un simple tel¨¦fono celular servir¨¢. As¨ª, Safaricom, el mayor operador de m¨®viles de Sud¨¢frica, estudia con qu¨¦ frecuencia los recargan y usan el servicio de voz sus clientes y con qu¨¦ frecuencia usan la funci¨®n de pago del m¨®vil. Una vez establecida su confiabilidad, Safaricom pasar¨¢ a ejercer de banco y gustosamente les prestar¨¢ dinero. Pero no solo es cosa de operadores de m¨®vil: la empresa estadounidense de nueva creaci¨®n llamada Cignifi est¨¢ utilizando la duraci¨®n de las llamadas, el momento del d¨ªa y la localizaci¨®n para calcular el estilo de vida ¡ªy por tanto la confiabilidad¡ª de los solicitantes de pr¨¦stamos en el mundo en v¨ªas de desarrollo.

Todas estas compa?¨ªas de nueva creaci¨®n quieren procesar tantos datos como les sea posible, quiz¨¢ incluso impulsando a los potenciales solicitantes a revelar tanta informaci¨®n sobre ellos mismos como les sea posible. En otra desconcertante paradoja de la ¨¦poca moderna, los ricos est¨¢n gastando dinero en costosos servicios para proteger su intimidad y mejorar su posici¨®n en los resultados de b¨²squeda en Google, mientras que los pobres apenas tienen otra opci¨®n que la de sacrificar su privacidad en nombre de la movilidad social.

Google y Facebook suelen verse como modelos a emular en este negocio. Como Douglas Merill, antiguo director de informaci¨®n de Google y fundador de ZestFinance ¡ªuna empresa novel que hace uso del big data para suministrar informaci¨®n sobre capacidad de cr¨¦dito¡ª, dijo al The New York Times el a?o pasado: ¡°Tenemos la impresi¨®n de que todos los datos son ¨²tiles para el cr¨¦dito. Esa es la matem¨¢tica que aprendimos en Google. Una p¨¢gina era importante por lo que hab¨ªa en ella, pero tambi¨¦n por la calidad de su gram¨¢tica, por cu¨¢l era su fuente tipogr¨¢fica, cuando se creaba o se editaba. Todo¡±. A este prop¨®sito, ZestFinance examina 70.000 se?ales y las incluye en 10 modelos distintos de suscripci¨®n para evaluar el riesgo. Los resultados son comparados en mil¨¦simas de segundo y se genera un perfil de riesgo del solicitante.

Todo esto suena de maravilla y algunas de estas iniciativas parecen guiadas por emprendedores sociales que quieren hacer del cr¨¦dito algo m¨¢s accesible. (Dicho lo cual, este terreno no carece de controversias: prestamistas de cr¨¦ditos r¨¢pidos online como Wonga han sido acusados de anunciarse en videojuegos infantiles, de ofrecer pr¨¦stamos predatorios dirigidos a estudiantes y de contratar a funcionarios para que les ayuden a sobrevivir a la vigilancia cada vez mayor de sus actividades por parte de los reguladores).

Dar pr¨¦stamos asequibles es un noble objetivo; no lo es que eso sirva para engancharnos a¨²n m¨¢s

La cuesti¨®n principal que esta benefactora industria sigue impidiendo es qu¨¦ pasa cuando estas firmas, habiendo descubierto que todos los datos son ¨²tiles para el cr¨¦dito, se dan cuenta de que son, sobre todo, ¨²tiles para el marketing. Dado lo mucho que saben sobre sus clientes, ser¨¢ muy tentador para estas compa?¨ªas usarlos para vender a sus actuales clientes otro pr¨¦stamo m¨¢s o, tal vez, hacerles utilizar el pr¨¦stamo para que compren algo online (Wonga se ha asociado con una compa?¨ªa distribuidora de muebles mediante la cual los clientes tienen la opci¨®n de pagar lo que compren en c¨®modos plazos, cortes¨ªa de Wonga y de sus altos tipos de inter¨¦s).

Dado lo mucho que saben sobre sus clientes, esas compa?¨ªas pueden perfeccionar el arte de la persuasi¨®n oculta y la manipulaci¨®n con unos medios con los que ni siquiera Madison Avenue hubiera so?ado nunca. LendUp ¡ªcofundada por un antiguo ejecutivo de Zynga, un gigante de los videojuegos online¡ª se basa ya en t¨¦cnicas de gamification para premiar a sus clientes por cumplir con sus plazos de pago. ?No podr¨¢n basarse tambi¨¦n en tales t¨¦cnicas para darles pr¨¦stamos m¨¢s a menudo?

Por ahora, son muchos en esta industria los que minimizan tales riesgos morales. Como declar¨® a The Jewish Chronicle el fundador de Wonga, ¨¦l no cree que a la gente se le pueda convencer de que tome prestado un dinero que no necesita. ¡°[Nuestros clientes] afrontan un desaf¨ªo de cash-flow y necesitan una soluci¨®n. No les estamos pidiendo que tomen un cr¨¦dito que no necesitan. Por lo general, uno no se encuentra con que le han vendido cosas por Internet. Uno tiene que ir y buscar algo. No es lo mismo que si alguien viene a llamar a tu puerta para venderte algo que puedas necesitar o no¡±.

Hace falta ser muy audaz ¡ªo muy corto de vista¡ª para decir que nunca nos han vendido cosas que no necesitamos (?Te estoy mirando, Amazon!). Y especialmente por compa?¨ªas que saben m¨¢s de nosotros que nuestras familias, y que basan su actividad y hacen dinero, s¨ª, haci¨¦ndonos tomar dinero prestado y haci¨¦ndonos comprar cosas. ?Se trata solo de la habitual ingenuidad de Silicon Valley? ?O de la vieja gran codicia de Wall Street que se esconde tras la ret¨®rica de la ciberutop¨ªa?

Ya es hora de que los reguladores empiecen a pensar en c¨®mo separar el uso del big data para evaluar la confiabilidad de su subsiguiente reutilizaci¨®n para el marketing de nuevos productos financieros. Hacer que los pr¨¦stamos sean asequibles a millones de clientes que antes no ten¨ªan acceso a los bancos es un noble objetivo; tenerlos enganchados a esos pr¨¦stamos no lo es.

Evgeny Morozov es profesor visitante en la Universidad de Stanford y profesor en la New America Foundation.

Traducci¨®n de Juan Ram¨®n Azaola.